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BARROS, Suellen Elise Timm; CAMOSSI, Gustavo, VIDOTTI, Silvana Aparecida Borsetti Gregorio; RODAS,
Cecilio Merlotti. Técnicas de Coleta de Dados em Pesquisas de User Experience (UX) no Contexto da Ciência
da Informação. Brazilian Journal of Information Science: research trends, vol. 18, publicação contínua, 2024,
e024012. DOI: 10.36311/1981-1640.2024.v18.e024012.
Técnicas de Coleta de Dados em Pesquisas de
User Experience (UX) no Contexto da Ciência da
Informação
Data Collection Techniques in User Experience (UX) Research in the Context of Information Science
Suellen Elise Timm Barros (1), Gustavo Camossi (2),
Silvana Aparecida Borsetti Gregorio Vidotti (3), Cecilio Merlotti Rodas (4)
(1) Universidade Estadual Paulista (UNESP), Brasil, suellen.timm@unesp.br,
(2) gustavo.camossi@unesp.br
(3) silvana.vidotti@unesp.br
(4) Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo, Brasil,
cecilio.rodas@ifsp.edu.br
Resumo
Este artigo apresenta uma visão das principais técnicas para coleta de dados em pesquisas de User
Experience (UX) na Ciência da Informação. O estudo consiste em uma pesquisa de natureza exploratória,
descritiva e qualitativa, apoiada em publicações nacionais e internacionais sobre métodos de coleta de dados
em pesquisas de UX. Foram identificadas e analisadas as principais técnicas de coleta de dados utilizados
em pesquisas de UX, levando em consideração suas características, vantagens e desafios. Os resultados
destacam técnicas de coleta de dados como entrevistas, observação, testes de usabilidade, questionários e
pesquisas on-line, entre outros. Conclui-se que a escolha do método de coleta de dados em pesquisas de
UX deve ser feita com base nas necessidades específicas do estudo e nas características dos usuários e
contexto de uso. Cada método possui suas vantagens e desafios, e a combinação de diferentes técnicas de
coleta de dados pode fornecer insights mais abrangentes sobre a experiência do usuário.
Palavras-chave: User Experience; Coleta de dados; Procedimentos metodológicos; Ciência da Informação;
Pesquisa.
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Cecilio Merlotti. Técnicas de Coleta de Dados em Pesquisas de User Experience (UX) no Contexto da Ciência
da Informação. Brazilian Journal of Information Science: research trends, vol. 18, publicação contínua, 2024,
e024012. DOI: 10.36311/1981-1640.2024.v18.e024012.
Abstract
This article presents an overview of the main techniques for data collection in User Experience (UX)
research in Information Science. The study consists of exploratory, descriptive and qualitative research,
based on national and international publications on data collection methods in UX research. The main data
collection techniques used in UX research were identified and analyzed. characteristics, advantages and
challenges. The results highlight data collection techniques such os interviews, observation, usability
questionnaires and online surveys, among others. It is concluded that the data collection method in UX
research should be based on the specific needs of the study and the the specific needs of the study and the
characteristics of the users and context of use. Each method has its advantages and challenges, and
combining of different data collection techniques can provide more comprehensive insights into the user
experience.
Keywords: User Experience; Data Collection; Methodologic Procedures; Information Science; Research.
1 Introdução
A pesquisa de User Experience (UX) assume um papel preponderante na Ciência da
Informação (CI) com o intuito de decifrar as interações entre usuários e sistemas de informação
para aprimorar a qualidade da experiência dos mesmos. Aprofundar-se nas necessidades,
expectativas e percepções dos usuários é essencial para o desenvolvimento de sistemas de
informação eficientes e de qualidade.
As pesquisas focadas em UX dedicam-se em analisar os usuários e suas necessidades,
buscando identificar problemas e oportunidades de design, além de captar percepções sobre
contextos específicos. Essa prática combina técnicas de coleta de dados qualitativos e
quantitativos, assim como abordagens atitudinais (ou seja, o que os usuários dizem) e
comportamentais (ou seja, o que os usuários fazem) para capturar informações valiosas que podem
alimentar o processo de design (Foundation 2023).
A coleta de dados desempenha um papel crucial nas pesquisas de UX, pois oferece insights
sobre as percepções, ações e emoções dos usuários. Segundo Hassenzahl (2010), a importância da
coleta de dados em pesquisas de UX se deve ao fato dela permitir aos investigadores acessar
empiricamente as experiências e necessidades dos usuários. Através da coleta de dados é possível
identificar pontos fortes e fracos de sistemas de informação, compreender as motivações dos
usuários e propor melhorias que atendam às suas expectativas.
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Cecilio Merlotti. Técnicas de Coleta de Dados em Pesquisas de User Experience (UX) no Contexto da Ciência
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Nielsen (2012) enfatiza que entrevistas e observação direta são métodos eficazes para
adquirir entendimentos qualitativos sobre as experiências dos usuários, proporcionando um
conhecimento detalhado de suas necessidades e desafios. Adicionalmente, Tullis e Albert (2013)
destacam a importância de testes de usabilidade e pesquisas online para mensurar a eficiência e
usabilidade dos sistemas de informação.
O objetivo deste artigo é discutir as principais técnicas de coleta de dados utilizadas em
pesquisas de User eXperience (UX) no contexto da Ciência da Informação. Para tanto, serão
exploradas diferentes técnicas de coleta de dados que possibilitam a obtenção de dados relevantes
para compreender as experiências dos usuários em relação aos sistemas de informação.
A questão norteadora abordada neste estudo é: Quais são as principais técnicas de coleta
de dados utilizados em pesquisas de UX que podem ser aplicadas aos estudos na Ciência da
Informação? Responder a essa pergunta é essencial para guiar os pesquisadores na seleção das
estratégias mais adequadas para investigar a experiência dos usuários e colher dados relevantes
sobre suas necessidades, expectativas, ações e percepções.
Assim, essa pesquisa é definida por sua natureza exploratória e descritiva e qualitativa,
apoiada em publicações nacionais e internacionais sobre métodos de coleta de dados em pesquisas
de UX. A preferência pela abordagem qualitativa proporciona uma imersão nas experiências e
comportamentos dos usuários frente aos sistemas e serviços digitais (Denzin; Lincoln 2018). A
pesquisa exploratória visa delinear um fenômeno pouco conhecido ou elucidado, possibilitando a
emergência de novos insights e perspectivas analíticas (Creswell 2014).
2 Técnicas para a coleta de dados em pesquisas de UX
User eXperience se tornou a palavra-chave para pesquisadores acadêmicos e comerciais
que buscam estudar a interação humano-computador (Hassenzahl e Tractinsky, 2006),
especialmente à medida que as tecnologias passaram a ser pensadas para o uso diário, fácil e
intuitivo. Segundo Moser e Korstjens (2018), as técnicas mais comuns de coleta de dados em
pesquisas científicas são observação, entrevistas e grupos focais, e isso se aplica também às
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e024012. DOI: 10.36311/1981-1640.2024.v18.e024012.
pesquisas de UX. Além da escolha do método apropriado, é fundamental pensar e planejar a coleta
para que os dados possam ser preservados a curto e a longo prazo possibilitando futuros estudos
comparativos, replicabilidade ou reuso dos dados, além da possibilidade de os dados estruturados
serem interpretados por máquina (Barros et al. 2023).
A seguir, destacam-se as 10 técnicas fundamentais utilizadas em pesquisas com usuários.
Este levantamento visa oferecer um panorama introdutório e orientar pesquisadores na seleção do
método mais apropriado para seus estudos específicos.
2.1 Análise de tarefas (Task analysis)
Consiste no “processo de descrição de tarefas (como os usuários fazem as coisas) e seus
relacionamentos” e é “[...] usado para impulsionar o projeto e construir modelos preditivos do
desempenho das tarefas dos usuários” (Hartson e Pyla, 2012 p. 42). A análise de tarefas tem sua
base na combinação com as técnicas de coleta de dados qualitativos de entrevista e observação em
pesquisa de campo.
É importante que o usuário seja orientado por objetivos a serem cumpridos e seja orientado
durante o processo a fim de cumprir as tarefas propostas. Assim, Goodman, Kuniavsky e Moed
(2012) destacam que esse método deve ser usado quando o pesquisador já conhece o problema,
mas quer diagnosticar problemas de usabilidade ou identificar novas oportunidades. É importante
também que o pesquisador conheça o público-alvo e as tarefas que precisam ser cumpridas pelo
usuário.
Tullis e Albert (2013) sugerem que para avaliar o cumprimento de cada tarefa seja usado
um método de avaliação de quatro pontos, sendo: 1 – cumprimento satisfatório da tarefa; 2 –
cumprimento com pequenos problemas; 3 – cumprimento com problemas significativos; 4 – não
cumprimento.
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2.2 Classificação de cartões (Card Sorting)
A coleta dos dados é realizada através de pesquisa com usuários que recebem cartões ou
post-its para organizar o conteúdo. É uma técnica rápida e de custo reduzido em que o usuário
precisa agrupar a informação em uma estrutura lógica que auxilie navegação no website.
Segundo Babich (2017) este método é comumente usado para auxiliar no design ou
avaliação da Arquitetura da Informação de um website. O usuário precisa agrupar o conteúdo e
funcionalidades em categorias e através da avaliação do resultado o pesquisador pode verificar
questões como hierarquia e organização (Babich 2017).
Existem três tipos de pesquisas de classificação de cartões, conforme destacado por
Guimarães (2018, não paginado):
1. Aberto: é indicado no início de projeto para “[...] descobrir como as pessoas agrupam
o conteúdo e quais rótulos que atribuem a cada categoria que faça sentido para seu
modelo mental”. Os usuários precisam organizar os cartões em grupos e nomear cada
grupo criado;
2. Fechado: é indicado para “[…] validar a eficiência da Arquitetura de Informação do
site”. O usuário precisa colocar os cartões em um conjunto de grupos ou categorias
previamente estabelecidos;
3. Híbrido: é indicado para avaliar “[...] se as categorias que foram propostas estão
fazendo totalmente sentido para os usuários”. Os usuários podem concordar com a
classificação prévia ou criar novos nomes.
2.3 Entrevista
É uma das técnicas de coleta de dados mais comuns para reunir dados qualitativos em
pesquisas de UX e pode ser conduzida com os usuários ou até mesmo stakeholders. Para facilitar,
o pesquisador também pode, além das anotações, gravar em áudio ou vídeo as respostas. As
entrevistas podem ser realizadas pessoalmente, por telefone ou online. O recurso é comumente
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usado também após técnicas de coleta de dados de observação como uma entrevista retrospectiva
em que o usuário responde questões após o uso de um website.
Segundo Wilson (2014), mesmo que a entrevista seja um método muito importante e usado
por pesquisadores em User eXperience, muitos não possuem o conhecimento necessário sobre as
técnicas de coleta de dados de entrevista. Como resultado, acabam coletando dados limitados que
não contribuem como poderiam para a pesquisa. Assim, o autor fornece algumas dicas para saber
quando é melhor usar cada um dos tipos de entrevista que pode ser estruturada, semiestruturada
ou não estruturada, como apresentado no Quadro 1.
Quadro 1 - Tipos e usos da entrevista na coleta de dados.
Estruturada
Semiestruturada
Não estruturada
Obter informações gerais sobre
demografia, comportamentos e
relacionamentos.
Avaliar o conhecimento sobre
um assunto. Perguntas de
conhecimento são usadas para
determinar o nível de
conhecimento de um indivíduo
ou grupo de indivíduos.
Reunir informações focadas
sobre as partes de interesse e
seus traços em relação a um
produto, conjunto ou processo.
Fazer perguntas específicas
depois de compreender as
questões gerais de um domínio,
produto ou projeto em
particular.
Coletar dados uniformes de
uma grande amostra de
participantes e organizações.
Comparar resultados entre
diferentes grupos de usuários
em um conjunto fixo de
respostas.
Reunir fatos, atitudes e opiniões.
Reunir dados sobre tópicos em que o
entrevistador esteja relativamente certo de
que as questões relevantes foram
identificadas, mas ainda fornecem aos
usuários a oportunidade de levantar novas
questões que são importantes para eles
através de perguntas abertas.
Reunir dados quando você não puder
observar o comportamento diretamente
por causa de tempo, perigos, privacidade,
ou outros fatores.
Compreender os objetivos do usuário.
Reunir informações sobre tarefas, fluxo de
tarefas e artefatos de trabalho, tais como
formulários, documentos de melhores
práticas, diagramas de fluxo de trabalho,
placas, equipamentos, fotografias e
cartazes.
Reunir dados sobre temas gerais
em vez de perguntas específicas.
Desenvolver novos
conhecimentos sobre as
interações do usuário com a
tecnologia.
Investigar um novo produto e
obter uma noção das primeiras
impressões e características que
chamam a atenção do usuário.
Explorar um novo domínio em
que você não está certo das
principais questões que os
usuários enfrentam e outras
partes interessadas.
Reunir informações sobre temas
sensíveis.
Entender como os especialistas
resolvem os problemas.
Especialistas frequentemente
possuem muito conhecimento
tácito que requer um
entrevistador qualificado e um
formato não estruturado.
Acompanhar uma entrevista
quantitativa onde alguns dados
qualitativos são necessários para
esclarecer o significado dos
resultados quantitativos.
Fonte: Adaptado de Wilson (2014)
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Cecilio Merlotti. Técnicas de Coleta de Dados em Pesquisas de User Experience (UX) no Contexto da Ciência
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e024012. DOI: 10.36311/1981-1640.2024.v18.e024012.
2.4 Rastreamento Ocular (Eye Tracking)
A tecnologia de Eye Tracking (ET) permite a observação do comportamento do olhar dos
usuários enquanto realizam tarefas ou interagem com interfaces e produtos. O Eye Tracking é uma
metodologia que ajuda pesquisadores a entender a atenção visual.
Com o Eye Tracking, nós podemos detectar onde os usuários olham em um
determinado momento, quanto tempo eles olham para algo, e o caminho que seus
olhos seguem. O Eye Tracking tem sido utilizado em inúmeros campos, incluindo
os fatores humanos, de psicologia cognitiva, marketing, e o amplo campo de
interação humano-computador. Na pesquisa de User eXperience, o Eye Tracking
auxilia os pesquisadores a entender a experiência completa dos usuários, mesmo
aquela em que eles não conseguem descrever. (Schall e Bergstrom, 2014, p. 3,
tradução nossa).
A partir de aspectos metodológicos e conceituais, Roa-Martínez e Vidotti (2020) propõem
um conjunto de sete passos para a execução de pesquisas de rastreamento ocular para avaliar
usabilidade, sendo:
1. Definir o enfoque;
2. Definir o estímulo e a tarefa;
3. Combinar a técnica com outras técnicas de coleta de dados de avaliação;
4. Selecionar as métricas que estão relacionadas aos objetivos propostos;
5. Fazer também uma avaliação qualitativa a partir dos vídeos e gravações;
6. Fazer uma avaliação quantitativa a partir dos dados gerados pelo software da tecnologia
de Eye Tracking e com base nas métricas definidas;
7. Gerar a visualização dos dados.
Como destacado pelas autoras, o rastreador ocular permite a extração de dados
quantitativos e qualitativos. Isso porque com essa tecnologia é possível observar as sacadas
(intervalo de tempo entre as fixações), fixações (tempo em que o usuário se fixa em um local para
codificar a informação) e dilatação da pupila (determina sentimento e carga de trabalho cognitivo).
Visualizações típicas para os resultados, conforme descrito por Rodas, Marcos e Vidotti
(2015), compreendem mapas e vídeos. Os mapas de calor e mapas de opacidade, ou mapas de
calor invertido, oferecem uma perspectiva inicial ao sobrepor os mapas individuais de cada
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e024012. DOI: 10.36311/1981-1640.2024.v18.e024012.
usuário, utilizando cor e intensidade para representar o número e a duração das fixações em cada
área da interface. A cor vermelha é especificamente utilizada para identificar os pontos de maior
fixação do olhar, conforme é apresentado na Figura 1.
Figura 1 - Visualizações do Eye Tracking: mapa de calor
Fonte: Bojko (2013).
Já o Gaze Plot ou ScanPaths documenta as sequências de fixações e sacadas do usuário,
sendo que o tamanho do símbolo indica a duração proporcional do tempo que o usuário focou em
uma área específica. Adicionalmente, os vídeos de Gaze Plot possibilitam a visualização das
gravações contendo fixações, sacadas e o percurso do olhar dos participantes, conforme
apresentado na Figura 2.
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e024012. DOI: 10.36311/1981-1640.2024.v18.e024012.
Figura 2 - Visualizações do Eye Tracking: vídeo de fixações.
Fonte: Bojko (2013).
As pesquisas de rastreamento ocular são realizadas em laboratório e os usuários precisam
ser previamente selecionados, pois questões como uso de lentes, óculos ou cílios postiços podem
dificultar a calibração ou ainda ocasionar perda de dados em alguns modelos da tecnologia. Antes
do teste é importante preparar uma lista/roteiro de tarefas que o usuário precisa cumprir, calibrar
o aparelho e pode ser realizado um teste piloto para garantir mais precisão. Essas questões
contribuem para evitar a perda de dados, além de que durante a coleta é importante o pesquisador
acompanhar em tempo real a fim de, se necessário, realizar ajustes para garantir a precisão dos
dados obtidos na observação ocular (Bojko 2013).
Segundo Rodas (2017 p. 69), alguns aparelhos de ET ainda permitem coletar dados sobre
a observação da dilatação da pupila, que podem “[...] revelar emoções que muitas vezes não são
percebidas pelos usuários e passariam despercebidas em avaliações por meio de questionários,
entrevistas ou protocolo de verbalização”. Barros et al. (2021) ainda completa que isso ocorre
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e024012. DOI: 10.36311/1981-1640.2024.v18.e024012.
porque a pupila não apenas indica a direção do olhar, mas também reflete o estado do sistema
nervoso.
2.5 Grupo Focal
Assim como as entrevistas, o grupo focal permite ao pesquisador colher dados qualitativos
de maneira aprofundada através do feedback dos usuários. Para Oliveira e Freitas (1998) o grupo
focal é um tipo de entrevista aprofundada com um moderador que objetiva analisar a interação
entre o grupo.
Wilson (2014) explica que grupos focais podem ser úteis para: reunir ideias, preferências,
opiniões ou reações sobre um tópico ou produto; informações para a elaboração de um outro
estudo; para entender resultados de um estudo quantitativo previamente realizado; feedback sobre
a concorrência; e problemas gerais de um produto ou serviço.
Esse método qualitativo geralmente reúne de seis a 12 usuários que representam o público-
alvo e tem como benefício investigar a reação do público às ideias, prioridades e desejos
(Goodman, Kuniavsky e Moed 2012). Kuniavsky(2003) destaca quatro tipos de grupos focais:
1. Exploratórios - com o objetivo de obter e compreender atitudes gerais em relação a um
produto ou serviço ou percepções sobre ele. Os resultados dos grupos focais
exploratórios podem ser usados como insumo para pesquisas ou outras técnicas de
coleta de dados.
2. Priorização de recursos - para examinar quais recursos atraem seus usuários e clientes.
3. Análise competitiva - para estimar o valor que as pessoas veem em produtos
competitivos ou mesmo abordagens diferentes para um determinado projeto.
4. Análise de tendências - para entender o que está impulsionando uma tendência no
comportamento do usuário ou consumidor.
2.6 Protocolo Verbal
É uma metodologia muito usada em pesquisas que procuram investigar processos mentais
de representação da informação e estratégias (Fujita e Cervantes 2005). “O protocolo verbal ou
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e024012. DOI: 10.36311/1981-1640.2024.v18.e024012.
‘pensar alto’ é uma técnica introspectiva de coleta de dados que consiste na verbalização dos
pensamentos dos sujeitos” (Fujita e Cervantes 2005 p. 37). Isso porque ela revela a introspecção
do usuário durante o uso possibilitando uma contribuição mais precisa e natural.
Uma das questões da inclusão desse método em pesquisas em combinação com as técnicas
de coleta de dados de observação do usuário é quando realizar o protocolo verbal: durante a
observação ou depois de maneira retrospectiva? Segundo Bojko (2013), em pesquisas de UX é
possível usar o protocolo verbal em tempo real em paralelo à execução de tarefas ou de maneira
retrospectiva em que o usuário relembra e verbaliza o processo de cumprir a tarefa.
De maneira geral, em pesquisas sumativas, em que são necessárias medidas precisas como
tempo para execução de tarefas e total de erros, o mais indicado é usar o protocolo retrospectivo.
Bojko (2013) exemplifica, por exemplo, que em pesquisas com Eye Tracking é muito comum usar
esse método em conjunto com a verbalização após a execução de cada tarefa e que é importante
fornecer uma “pista” (por exemplo um replay do vídeo) que auxilie o usuário a lembrar
precisamente as ações e pensamentos que ele teve durante a execução da tarefa.
2.7 Questionários
Uma das técnicas de coleta de dados mais simples em pesquisas de User eXperience em
que o usuário responde algumas perguntas fechadas/abertas, com Escala de Likert (escala que
precisa ter um ponto de equilíbrio entre positivos e negativos e um neutro) ou com escala numérica.
A principal vantagem é ter a resposta de um grande número de usuários, porém não fornece uma
análise mais aprofundada.
Laugwitz, Held e Schrepp (2008) apontam que é possível realizar pesquisas usando apenas
esse método quantitativo, porém ele oferece melhores resultados e dados mais aprofundados
quando combinado com outras técnicas de coleta de dados. Eles destacam a importância de, por
exemplo, em testes de usabilidade combinar o questionário com outras técnicas de coleta de dados
qualitativos.
Questionários podem ser aplicados presencialmente ou virtualmente, o que é uma
vantagem especialmente para pesquisas comerciais. É importante planejar todas as perguntas de
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maneira que a coleta dos dados contribua para os resultados e análises que são objetivados na
pesquisa. Existem várias ferramentas disponíveis para realizar pesquisas com usuários por meio
de questionários como o Google Forms, Typeform, User Experience Questionnaire (UEQ) ou
Wufoo.
2.8 Teste de usabilidade
Os testes de usabilidade podem ser realizados com várias técnicas de coleta de dados, como
observação, e podem incluir um ou mais processos. O objetivo desses testes é observar o usuário
enquanto desempenha tarefas com um produto de maneira a identificar os pontos fortes e fracos
da usabilidade. É um método comumente usado por designers, inclusive de maneira a contribuir
com o desenvolvimento de uma interface. Ressalta-se que é possível realizar a avaliação de
usabilidade por meio das heurísticas propostas por Nielsen e Molich (1990).
Rohrer (2014) destaca que não é preciso elaborar testes caros e com muitos usuários para
coletar dados que contribuam para a pesquisa, e que testes com apenas cinco pessoas podem
resultar em dados conclusivos praticamente na mesma proporção do que com grupos maiores.
Nielsen (1994) propõe 10 princípios gerais de design de interfaces que devem ser considerados
para desenvolver uma positiva usabilidade conforme apresentado na Figura 3.
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Figura 3 - Os 10 princípios gerais de design de interfaces.
Fonte: Armidoro (2021).
Para Tullis e Albert (2013), antes de começar a coleta de dados é essencial analisar se o
teste de usabilidade é formativo ou sumativo. Em um teste formativo, o objetivo é o especialista
em usabilidade analisar periodicamente o produto enquanto ainda está no processo de elaboração
para ajustar de maneira a potencializar os resultados. O estudo formativo responde questões como:
quais problemas de usabilidade impediram o usuário de atingir os objetivos; quais aspectos
funcionaram como o esperado; quais os erros que os usuários estão comumente cometendo; que
problemas permanecerão no produto após o lançamento?
Já um estudo sumativo objetiva avaliar o produto depois de lançado. Assim, responde
questões como: atingimos os objetivos esperados; quais as vantagens do produto em comparação
com o concorrente; foram realizados os aperfeiçoamentos necessários comparando o último
lançamento com o anterior? (Tullis e Albert, 2013).
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e024012. DOI: 10.36311/1981-1640.2024.v18.e024012.
2.9 Análise de Redes Sociais
É um método que busca compreender a complexidade e padrões nas interações sociais. A
despeito da complexidade, o site Think Design (2023) destaca três benefícios do método para as
pesquisas de UX:
1. Reunir informações: Pode ser usado para indivíduos, organizações públicas e privadas
reunirem informações sobre suas organizações e os concorrentes para tomar decisões
fundamentadas em dados.
2. Aplicações: Pode contribuir para avaliar a concorrência, detectar influenciadores,
acompanhar o êxito de campanhas e lançamento de produtos, entre outros.
3. Previsão: Pode possibilitar avaliar a rota mais adequada para o sucesso de uma
campanha ou estratégia.
Segundo Matheus e Silva (2006, não paginado) a diferença principal do método é a ênfase
“nas ligações entre os elos” como um “conjunto de atores e seus laços”, além de o método também
propiciar a análise de “informações registradas e as relações entre elas e as pessoas”. Os autores
inclusive destacam que o método pode ser relevante para estudos na CI nas áreas de “[…]
recuperação da informação, infometria e análise de citações, fluxos de informação nos movimentos
sociais, colégio invisível e comunidades de prática, tomada de decisão, gestão do conhecimento,
socialização da informação, adoção e difusão de novas tecnologias, o impacto de sistemas de
mensagens eletrônicas nas organizações, dentre outros”. Partindo dessa perspectiva, o método
também pode contribuir para os estudos de User eXperience.
Mesmo que sua origem seja na Antropologia e Sociologia, a Análise de Redes Sociais
busca a aplicação de técnicas de coleta de dados das áreas de Estatística e Matemática para
compreender a ligação entre os atores. A coleta de dados se dá por meio de “[...] questionários,
entrevistas, diários, observações e, mais recentemente, pelo monitoramento do computador”
(Marteleto e Tomaél 2005 p. 95). Posteriormente, a análise dos dados é realizada por meio de
softwares para a abordagem quantitativa; e a partir de interpretações para a abordagem qualitativa.
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Cecilio Merlotti. Técnicas de Coleta de Dados em Pesquisas de User Experience (UX) no Contexto da Ciência
da Informação. Brazilian Journal of Information Science: research trends, vol. 18, publicação contínua, 2024,
e024012. DOI: 10.36311/1981-1640.2024.v18.e024012.
2.10 Netnografia
A netnografia é uma abordagem de pesquisa qualitativa que utiliza técnicas etnográficas
para estudar o comportamento e as interações dos usuários em ambientes online (Kozinets 2019).
Ela envolve a análise de dados coletados a partir de fontes online, como fóruns, redes sociais, blogs
e outras plataformas de discussão.
Na Ciência da Informação, a netnografia tem sido aplicada com sucesso para investigar a
experiência do usuário em relação à informação, especialmente no contexto da UX. A aplicação
da netnografia e UX na área da Ciência da Informação permite capturar insights valiosos sobre as
necessidades, preferências e comportamentos dos usuários no uso da informação, auxiliando na
melhoria do design de sistemas de informação, interfaces de usuário e serviços digitais. Essa
abordagem possibilita uma compreensão aprofundada do contexto em que os usuários interagem
com a informação, identificando oportunidades de otimização e personalização para atender às
suas demandas (Burnett e Jaeger 2017).
Além disso, a netnografia aplicada à UX na Ciência da Informação pode fornecer dados
qualitativos ricos que complementam as abordagens tradicionais de pesquisa, como questionários
e entrevistas. Ela permite a observação direta e a análise de interações reais dos usuários em
ambientes online, possibilitando uma compreensão mais abrangente e contextualizada de suas
experiências (Alemneh e Assefa 2015).
3 Metodologia
A fim de debater as principais técnicas de coleta de dados empregadas em pesquisas de UX
no âmbito da CI, este trabalho busca investigar os principais métodos que facilitam a obtenção de
informações pertinentes às experiências dos usuários com sistemas de informação.
Diante desse cenário, a esta investigação é definida por sua natureza exploratória e
descritiva. De acordo com Gil (2008), a finalidade da pesquisa exploratória é "desenvolver,
esclarecer e refinar conceitos e ideias, visando a formulação de questões mais precisas ou hipóteses
investigáveis para futuros estudos". Por outro lado, a pesquisa descritiva, conforme Gil (1991) tem
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BARROS, Suellen Elise Timm; CAMOSSI, Gustavo, VIDOTTI, Silvana Aparecida Borsetti Gregorio; RODAS,
Cecilio Merlotti. Técnicas de Coleta de Dados em Pesquisas de User Experience (UX) no Contexto da Ciência
da Informação. Brazilian Journal of Information Science: research trends, vol. 18, publicação contínua, 2024,
e024012. DOI: 10.36311/1981-1640.2024.v18.e024012.
como objetivo descrever as características de determinada população ou fenômeno ou estabelecer
relações entre variáveis. Este enquadramento metodológico é crucial para a compreensão
aprofundada e a descrição precisa das dinâmicas em análise, contribuindo para a construção de
uma base sólida para investigações subsequentes.
Para isso, foram abordadas um conjunto de dez técnicas de coletas de dados em pesquisa
em pesquisa de UX, que serão brevemente descritas e elencadas com a finalidade de colaborar
com o campo da Ciência da Informação. As 10 técnicas foram selecionadas por sua eficácia em
fornecer insights abrangentes sobre a UX no contexto dos estudos da Ciência da Informação. Cada
técnica tem seu próprio conjunto de vantagens e aplicações específicas (Quadro 2), permitindo aos
pesquisadores acessar diferentes dimensões da interação humano-computador.
Ao explorar a aplicabilidade e a eficácia de métodos diversificados, desde entrevistas até a
netnografia, este estudo busca oferecer uma base metodológica concisa para pesquisas que buscam
investigar a interação entre usuários e sistemas de informação. A integração dessas técnicas não
apenas amplia o entendimento sobre as necessidades, comportamentos e percepções dos usuários,
mas também orienta o desenvolvimento de sistemas de informação mais intuitivos, acessíveis e
alinhados com as expectativas dos usuários.
4 Discussão dos resultados
Devido às particularidades dos estudos de User eXperience, a observação e verbalização
são as formas comumente usadas para garantir a confiabilidade e qualidade dos dados. É a
conhecida dicotomia “what they say vs. what they think”, ou seja, “o que o usuário fala versus o
que usuário pensa”. Em estudos de User eXperience é comum a utilização de mais de um
instrumento para coleta, especialmente combinando observação e verbalização.
A coleta de dados desempenha um papel fundamental na pesquisa de UX na Ciência da
Informação. Compreender as percepções, necessidades e comportamentos dos usuários é essencial
para desenvolver sistemas de informação e serviços que atendam às suas expectativas e demandas.
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BARROS, Suellen Elise Timm; CAMOSSI, Gustavo, VIDOTTI, Silvana Aparecida Borsetti Gregorio; RODAS,
Cecilio Merlotti. Técnicas de Coleta de Dados em Pesquisas de User Experience (UX) no Contexto da Ciência
da Informação. Brazilian Journal of Information Science: research trends, vol. 18, publicação contínua, 2024,
e024012. DOI: 10.36311/1981-1640.2024.v18.e024012.
Nesse contexto, diferentes técnicas de coleta de dados são utilizadas para obter informações
relevantes sobre a experiência dos usuários.
Neste universo, especialmente no âmbito das pesquisas de UX, a adoção de técnicas
provenientes de diversas disciplinas tem se mostrado fundamental para enriquecer a coleta de
dados e a análise de interações entre usuários e sistemas de informação. Essas técnicas, embora
originadas em áreas distintas, como ciências sociais, marketing digital, design de interação, e até
neurociência, são integralmente adaptadas para atender às necessidades específicas também da CI.
Elas facilitam a compreensão profunda das experiências dos usuários, auxiliando pesquisadores e
profissionais a projetar e avaliar sistemas de informação de maneira eficaz. O Quadro 2, a seguir,
apresenta uma seleção dessas técnicas transdisciplinares, destacando sua origem e aplicação
prática na CI, demonstrando como cada uma contribui para entender melhor as necessidades,
comportamentos e percepções dos usuários.
Quadro 2 – Técnicas de pesquisa em UX na Ciência da Informação e aplicações e funções.
Técnica
Função Principal
Aplicação na Ciência da Informação
Análise de Tarefas
Decompor o trabalho do usuário em
tarefas menores para entender melhor
seus comportamentos.
Identificar requisitos e avaliar a eficiência
de sistemas de informação na facilitação de
tarefas específicas do usuário.
Classificação de
Cartões (Card
Sorting)
Otimizar a arquitetura da informação
organizando conceitos ou itens.
Melhorar a usabilidade e a navegação de
websites e sistemas, garantindo uma
estrutura lógica que reflita o pensamento
do usuário.
Entrevista
Coletar dados qualitativos detalhados
através de conversas diretas.
Entender profundamente as necessidades,
motivações, e percepções dos usuários
sobre um sistema de informação.
Rastreamento Ocular
(Eye Tracking)
Observar e registrar onde e como os
usuários olham em uma interface.
Analisar a atenção do usuário, a eficácia do
layout de uma página e identificar pontos
de melhoria na interface.
Grupo Focal
Obter insights coletivos sobre preferências
dos usuários e reações a conceitos ou
protótipos de sistemas de informação.
Protocolo Verbal
Coletar dados sobre o pensamento do
usuário ao verbalizar suas ações e
pensamentos.
Entender o raciocínio por trás das ações e
decisões dos usuários ao interagir com um
sistema.
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BARROS, Suellen Elise Timm; CAMOSSI, Gustavo, VIDOTTI, Silvana Aparecida Borsetti Gregorio; RODAS,
Cecilio Merlotti. Técnicas de Coleta de Dados em Pesquisas de User Experience (UX) no Contexto da Ciência
da Informação. Brazilian Journal of Information Science: research trends, vol. 18, publicação contínua, 2024,
e024012. DOI: 10.36311/1981-1640.2024.v18.e024012.
Questionários
Obter respostas de um grande número
de pessoas sobre um conjunto
específico de questões.
Coletar dados quantitativos e qualitativos
sobre as experiências, satisfação, e
feedback dos usuários de sistemas de
informação.
Teste de Usabilidade
Avaliar como os usuários interagem
com um sistema e identificar problemas
de usabilidade.
Melhorar o design e a funcionalidade de
sistemas de informação, assegurando uma
experiência do usuário positiva.
Análise de Redes
Sociais
Examinar as relações entre entidades,
pessoas ou conceitos em redes.
Compreender como os usuários se
conectam e compartilham informações em
ambientes online, influenciando a
disseminação de informações.
Netnografia
Aplicar técnicas etnográficas ao estudo
de comunidades e culturas online.
Investigar o comportamento dos usuários e
a cultura em ambientes virtuais,
fornecendo insights profundos sobre a
experiência do usuário online.
Fonte: Elaborado pelos autores.
O Quadro 2 destaca a diversidade de técnicas empregadas para entender e melhorar a
experiência do usuário em pesquisas na Ciência da Informação. Cada técnica oferece uma lente
única através da qual pode-se observar e interpretar a interação dos usuários com sistemas de
informação, permitindo aos pesquisadores desenhar soluções mais eficazes e centradas no usuário.
A seguir, apresenta-se o Quadro 3 que oferece um panorama abrangente das principais
técnicas de coleta de dados empregadas em pesquisas de UX dentro do campo da CI. O Quadro 3
foi meticulosamente organizado para fornecer uma visão simplificada, distribuída em colunas, que
detalha o método, descrição, vantagens, bem como as limitações e considerações éticas de cada
técnica. Cada linha é dedicada a um método específico de coleta de dados, anteriormente
mencionado, com o intuito de destacar não apenas os benefícios práticos, como a identificação de
problemas de usabilidade e a compreensão de padrões de interação social, mas também os desafios
e questões éticas, incluindo a influência do ambiente de teste e as preocupações com a privacidade
dos usuários. Esta organização facilita a compreensão dos pesquisadores sobre qual técnica melhor
se adequa aos seus objetivos de estudo, equilibrando entre a eficácia da coleta de dados e a
responsabilidade ética.
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BARROS, Suellen Elise Timm; CAMOSSI, Gustavo, VIDOTTI, Silvana Aparecida Borsetti Gregorio; RODAS,
Cecilio Merlotti. Técnicas de Coleta de Dados em Pesquisas de User Experience (UX) no Contexto da Ciência
da Informação. Brazilian Journal of Information Science: research trends, vol. 18, publicação contínua, 2024,
e024012. DOI: 10.36311/1981-1640.2024.v18.e024012.
Quadro 3 - As principais técnicas de coleta de dados de coleta de dados em pesquisas de UX.
Método
Descrição
Vantagens
Limitações e
Considerações Éticas
Análise de
tarefas
Observação e registro das atividades
do usuário durante a realização de
tarefas específicas.
Identifica problemas de
usabilidade e fluxos de
trabalho eficientes
Requer participantes
experientes e pode gerar
artificialidade
Classificação
de cartões
Os participantes agrupam e
organizam cartões com informações
para revelar padrões de organização
mental.
Permite a organização e
compreensão das
informações do usuário
Dependente da
interpretação do
pesquisador e pode ser
demorado
Entrevistas
Conversas estruturadas ou semi-
estruturadas com os usuários para
coletar informações sobre suas
experiências e percepções.
Permite obter
informações detalhadas
e em profundidade dos
usuários
Pode sofrer influência de
viés de resposta e requer
tempo e recursos
Eye Tracking
Utilização de tecnologia para rastrear
e registrar os movimentos oculares
do usuário durante a interação com
um sistema ou interface.
Fornece insights sobre a
atenção visual e padrões
de leitura
Requer equipamentos
específicos e pode gerar
desconforto nos
participantes
Grupo Focal
Discussões em grupo com
participantes selecionados para
explorar opiniões, experiências e
percepções sobre um tópico
específico.
Facilita a obtenção de
diferentes perspectivas e
interações sociais
Pode haver influência de
dinâmicas de grupo e não
representa a opinião de
todos os usuários
Protocolo
Verbal
Solicita aos usuários que expressem
seus pensamentos e ações em voz
alta enquanto realizam uma tarefa.
Permite compreender o
processo de tomada de
decisão do usuário
Depende da capacidade do
usuário expressar seus
pensamentos verbalmente
Questionário
Conjunto de perguntas estruturadas
para coletar informações sobre a
experiência do usuário.
Permite coletar dados
quantitativos e obter
uma visão geral
Pode ser limitado em
termos de profundidade de
informações e qualidade das
respostas
Teste de
usabilidade
Avaliação da usabilidade de um
sistema ou interface por meio da
observação direta do comportamento
do usuário e através das heurísticas.
Identifica problemas de
usabilidade e valida
soluções propostas
Requer planejamento
cuidadoso e pode gerar
influência do pesquisador
Análise de
Redes Sociais
Coleta e análise de dados das
interações sociais dos usuários em
plataformas de redes sociais.
Identifica padrões de
interação social e
comportamentos de
usuários
Requer acesso aos dados
das redes sociais e
considerações de
privacidade
Netnografia
Estudo da cultura e comportamento
online por meio da observação e
análise de comunidades virtuais.
Permite estudar
comportamentos e
interações em
comunidades on-line
Requer análise ética dos
dados coletados e
consideração da privacidade
dos participantes
Fonte: Elaborado pelos autores.
Cada método tem sua abordagem específica para compreender as experiências dos
usuários, e a escolha do método adequado dependerá dos objetivos da pesquisa, do contexto e das
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BARROS, Suellen Elise Timm; CAMOSSI, Gustavo, VIDOTTI, Silvana Aparecida Borsetti Gregorio; RODAS,
Cecilio Merlotti. Técnicas de Coleta de Dados em Pesquisas de User Experience (UX) no Contexto da Ciência
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e024012. DOI: 10.36311/1981-1640.2024.v18.e024012.
características dos usuários envolvidos. É importante ressaltar que o Quadro 3 é apenas uma
sistematização para representação visual e não abrange todos os detalhes e nuances de cada
método, uma visão mais detalhada foi apresentada anteriormente.
Ressalta-se que a triangulação de métodos emerge como uma estratégia vital para
enriquecer a compreensão das experiências dos usuários. Ao combinar técnicas quantitativas,
como questionários, com métodos qualitativos, como entrevistas ou grupos focais, os
pesquisadores podem obter uma visão holística da experiência do usuário. Essa abordagem
multifacetada permite validar os dados coletados por meio de diferentes lentes, aumentando a
robustez e a confiabilidade dos resultados. Além disso, a triangulação ajuda a identificar
discrepâncias ou convergências nas percepções dos usuários, fornecendo insights mais profundos
que podem orientar o desenvolvimento de soluções mais eficazes e centradas no usuário.
O uso de tecnologias como eye tracking e sensores biométricos amplia as possibilidades de
entender as reações sutis e não verbalizadas dos usuários, oferecendo uma camada adicional de
dados que captura a verdadeira essência da experiência do usuário. Essas inovações tecnológicas
não apenas agilizam o processo de coleta e análise de dados, mas também abrem novos caminhos
para explorar a complexidade da experiência humana com sistemas de informação.
Ao considerar essas técnicas de coleta de dados em pesquisas de UX na Ciência da
Informação, é fundamental escolher a abordagem mais adequada para responder à questão de
pesquisa e atender aos objetivos da pesquisa. Além disso, é essencial observar as considerações
éticas para proteger a privacidade dos participantes, garantir seu consentimento informado e tratar
os dados de forma confidencial.
5 Conclusão
Este artigo aborda as principais técnicas de coleta de dados utilizadas em pesquisas de
Experiência do Usuário (UX), com possibilidade de aplicabilidade em estudos no campo da
Ciência da Informação. Entre as técnicas destacadas, incluem-se a análise de tarefas, classificação
de cartões, entrevistas, eye tracking, grupo focal, protocolo verbal, questionários, teste de
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Cecilio Merlotti. Técnicas de Coleta de Dados em Pesquisas de User Experience (UX) no Contexto da Ciência
da Informação. Brazilian Journal of Information Science: research trends, vol. 18, publicação contínua, 2024,
e024012. DOI: 10.36311/1981-1640.2024.v18.e024012.
usabilidade, análise de redes sociais e netnografia. A sistematização apresentada evidencia que
cada método apresenta vantagens e limitações específicas, além de demandar considerações éticas,
notadamente no que concerne à privacidade e ao consentimento dos participantes.
No cenário da Ciência da Informação, as pesquisas de UX podem ser relevantes,
especialmente para compreender as experiências dos usuários e promover aprimoramentos
constantes na usabilidade e eficácia dos sistemas de informação. A convergência de diversas
técnicas de coleta de dados proporciona uma abordagem mais abrangente, permitindo a obtenção
de resultados mais precisos, principalmente ao integrar análises observacionais com dados verbais.
Em síntese, ao empregar tais técnicas de coleta de dados de maneira diligente e ética, os
profissionais da área estão capacitados a catalisar o desenvolvimento de sistemas de informação
mais acessíveis, eficientes e satisfatórios. Essa abordagem contribui de forma significativa para
otimizar a interação entre os usuários e as informações disponíveis, alinhando-se aos princípios
fundamentais da Ciência da Informação.
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Cecilio Merlotti. Técnicas de Coleta de Dados em Pesquisas de User Experience (UX) no Contexto da Ciência
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Copyright: © 2024 BARROS, Suellen Elise Timm; CAMOSSI, Gustavo, VIDOTTI, Silvana Aparecida
Borsetti Gregorio; RODAS, Cecilio Merlotti. This is an open-access article distributed under the terms of
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Received: 26/11/2023 Accepted: 05/03/2024